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Enregistrement W2158499050 · doi:10.4141/p04-135

Economic evaluation of seeding decisions in hybrid and open-pollinated herbicide-resistant canola (<i>Brassica napus</i>)

2005· article· en· W2158499050 sur OpenAlexafffundvenueabout
Bharat Mani Upadhyay, Elwin G. Smith, George W. Clayton, K. Neil Harker, John T. O’Donovan, Robert E. Blackshaw

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Plant Science · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural risk and resilience
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesAlberta Canola Producers CommissionAgriculture and Agri-Food CanadaAlberta Crop Industry Development Fund
Mots-clésCanolaSeedingBrassicaAgronomyCultivarBiologyEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Herbicide-resistant canola (Brassica napus) is widely cultivated in western Canada. Data from a multi-year field experiment conducted at three locations in Alberta were used to investigate the effect of canola cultivar, time of seeding, polymer seed coating (PSC) on profitability and the net return risk. Cultivars included hybrid and open pollinated. Time of seeding was early and late fall, and early and normal spring. The hybrid canola generally had higher mean net return than the open-pollinated cultivar. The probability of thin canola stand was higher for fall dormant seeding compared with spring seeding. The use of PSC for early fall dormant seeding reduced the likelihood of thin canola stand, which translated into risk-efficient decision. However, PSC use for late fall seeding had mixed results. Early and normal spring seeding was generally risk-efficient at all locations. In exceptional cases, net returns from late fall dormant seeding (with or without PSC) were similar to that of spring seeding. Re-seeding of fall seeded canola in the spring could be beneficial, if the plant density was below 20 plant m-2. Seeding decisions were robust across a wide range of canola prices, based on the probability of negative net returns. Key words: Canola, fall seeding, net returns, polymer seed coat, re-seeding, risk

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,935
Score d'incertitude au seuil0,130

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,225 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2005
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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